L’uberisation peut être définie de manières très différentes. Mais une de ses composantes est la réduction des coûts liés à l’exécution des tâches fastidieuses et répétitives. Cela peut se traduire par l’automatisation des échanges d’informations. Dans le cas du marché des taxis, Uber a automatisé l’intermédiaire qui met en relation le VTC et le client final. Ce qui fait que les taxis qui ont payé un droit d’accès à ce métier se retrouvent en situation de faiblesse face à des nouveaux venus (les VTC) qui n’ont pas à s’acquitter de ce même droit pour exercer un métier similaire.
Sur le même principe, MyJobCompany utilise le crowdsourcing pour accélérer l’identification et le recrutement de talents. Cette startup a reçu 1,5 millions d’euros pour continuer cette aventure.
MyJobCompany utilise les particuliers pour identifier des talents
MyJobCompany fonctionne sur un modèle d’affaires simple. La société rémunère des particuliers s’ils recommandent leurs amis qui ont le profil qui répond au besoin de recrutement qu’elle a énoncée. L’incitation à recommander passe par une prime de 10 euros ou plus si les profils que vous recommandez sont validés comme intéressants, puis une autre prime (1000€ en moyenne) si un des profils validés est recruté.
Le fonctionnement de la startup reste manuel mais utilise la connaissance collective pour accélérer l’identification des profils pertinents. Cette phase préalable au recrutement nécessaire et coûteuse est par contre réduite au minimum grâce aux recommandations et à la plateforme technique qui fait l’intermédiaire entre les particuliers et les collaborateurs de l’entreprise. Le succès actuel de MyJobCompany l’a conduit à réussir une levée de fonds de 1,5 millions d’euros pour accélérer son développement commercial. Avec certainement une bonne partie de cette somme pour améliorer l’outil technologique.
La technologie au coeur de l’évolution du marché du recrutement
MyJobCompany semble utiliser avec succès le crowdsourcing via sa plateforme technologique. Une option qui semble plus à même de produire de bons résultats que les outils exclusivement technologiques qui se fondent sur le tri et l’analyse automatisée des potentiels recrues. Mais cette situation évoluera forcément dans les mois à venir quand les algorithmes d’analyse seront plus matures.
En effet, le traitement automatique des données en est encore à ses débuts. Il faudra quelques mois ou années avant qu’un robot soit capable de prendre en compte toutes les informations nécessaires à la validation d’un candidat. Son profil, son adéquation face à l’équipe qui souhaite recruter, ses compétences face au besoin, et d’autres indicateurs de pertinence sont liés à des informations non dites qu’un ordinateur n’est pas capable d’intégrer. Mais il se pourrait que Clustree, par exemple, soit capable de changer la donne dans les mois à venir.
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